آج ہم Ilya Segalovich کے نام سے ایک سائنسی ایوارڈ شروع کر رہے ہیں۔ . یہ کمپیوٹر سائنس کے شعبے میں کامیابیوں کے لیے دیا جائے گا۔ انڈرگریجویٹ اور پوسٹ گریجویٹ طلباء یا سائنسی نگرانوں کو نامزد کریں۔ انعام یافتہ افراد کا انتخاب تعلیمی برادری اور Yandex کے نمائندوں کے ذریعے کیا جائے گا۔ انتخاب کا بنیادی معیار: کانفرنسوں میں اشاعتیں اور پیشکشیں، نیز کمیونٹی کی ترقی میں شراکت۔
پہلی ایوارڈ تقریب اپریل میں ہوگی۔ ایوارڈ کے حصے کے طور پر، نوجوان سائنسدانوں کو 350 ہزار روبل ملیں گے، اور اس کے علاوہ، وہ بین الاقوامی کانفرنس میں جا سکیں گے، ایک سرپرست کے ساتھ کام کر سکیں گے اور Yandex ریسرچ ڈیپارٹمنٹ میں انٹرن شپ کر سکیں گے۔ سائنسی نگرانوں کو 700 ہزار روبل ملیں گے۔
ایوارڈ کے اجراء کے موقع پر، ہم نے یہاں Habré پر کمپیوٹر سائنس کی دنیا میں کامیابی کے معیار کے بارے میں بات کرنے کا فیصلہ کیا۔ حبر کے کچھ قارئین پہلے ہی ان معیارات سے واقف ہیں، جبکہ دیگر ان کے بارے میں غلط تاثر رکھتے ہیں۔ آج ہم اس خلا کو پُر کریں گے - ہم تمام اہم موضوعات پر بات کریں گے، بشمول مضامین، کانفرنسیں، ڈیٹا سیٹس اور خدمات میں سائنسی نظریات کی منتقلی۔
کمپیوٹر سائنس کے شعبے میں سائنس دانوں کے لیے، کامیابی کا بنیادی معیار ان کے سائنسی کام کی اعلیٰ ترین بین الاقوامی کانفرنسوں میں سے ایک میں اشاعت ہے۔ یہ محقق کے کام کو پہچاننے کا پہلا "چیک پوائنٹ" ہے۔ مثال کے طور پر، عام طور پر مشین لرننگ کے میدان میں، مشین لرننگ پر بین الاقوامی کانفرنس (ICML) اور کانفرنس آن نیورل انفارمیشن پروسیسنگ سسٹمز (NeurIPS، پہلے NIPS) کو ممتاز کیا جاتا ہے۔ ایم ایل کے مخصوص شعبوں پر بہت سی کانفرنسیں ہیں، جیسے کہ کمپیوٹر ویژن، معلومات کی بازیافت، تقریری ٹیکنالوجی، مشینی ترجمہ وغیرہ۔
اپنے خیالات کیوں شائع کریں۔
جو لوگ کمپیوٹر سائنس سے دور ہیں ان کو یہ غلط فہمی ہوسکتی ہے کہ سب سے قیمتی خیالات کو خفیہ رکھنا اور ان کی انفرادیت سے فائدہ اٹھانے کی کوشش کرنا بہتر ہے۔ تاہم ہمارے میدان میں اصل صورتحال اس کے بالکل برعکس ہے۔ سائنس دان کے اختیار کا اندازہ اس کے کاموں کی اہمیت سے لگایا جاتا ہے، اس بات سے کہ اس کے مضامین کو دوسرے سائنسدانوں نے کتنی بار نقل کیا ہے (حوالہ انڈیکس)۔ یہ اس کے کیریئر کی ایک اہم خصوصیت ہے۔ ایک محقق پیشہ ورانہ سیڑھی کی طرف بڑھتا ہے، اپنی کمیونٹی میں زیادہ عزت دار ہوتا ہے، صرف اس صورت میں جب وہ مسلسل مضبوط کام تیار کرتا ہے جو شائع ہوتا ہے، مشہور ہوتا ہے، اور دوسرے سائنسدانوں کے کام کی بنیاد بناتا ہے۔
بہت سے اعلی مضامین (شاید زیادہ تر) دنیا بھر کی مختلف یونیورسٹیوں اور کمپنیوں کے محققین کے درمیان تعاون کا نتیجہ ہیں۔ ایک محقق کے کیرئیر میں ایک اہم اور بہت قیمتی لمحہ وہ ہوتا ہے جب اسے اپنے تجربے کی بنیاد پر اپنے خیالات تلاش کرنے اور نکالنے کا موقع ملتا ہے - لیکن اس کے بعد بھی اس کے ساتھی اسے انمول مدد فراہم کرتے رہتے ہیں۔ سائنس دان ایک دوسرے کے خیالات تیار کرنے میں مدد کرتے ہیں، باہمی تعاون سے مضامین لکھتے ہیں - اور سائنس میں سائنس دان کا تعاون جتنا زیادہ ہوگا، اس کے لیے ہم خیال لوگوں کو تلاش کرنا اتنا ہی آسان ہوگا۔
آخر میں، معلومات کی کثافت اور دستیابی اب اتنی زیادہ ہے کہ مختلف محققین بیک وقت بہت ملتے جلتے (اور واقعی قیمتی) سائنسی نظریات کے ساتھ آتے ہیں۔ اگر آپ اپنا خیال شائع نہیں کرتے ہیں، تو کوئی اور اسے آپ کے لیے تقریباً یقینی طور پر شائع کرے گا۔ "فاتح" اکثر وہ نہیں ہوتا جو تھوڑی دیر پہلے اختراع کے ساتھ آیا تھا، بلکہ وہ ہوتا ہے جس نے اسے تھوڑا پہلے شائع کیا تھا۔ یا - وہ جس نے خیال کو مکمل طور پر، واضح طور پر اور یقین کے ساتھ ظاہر کرنے میں کامیاب کیا.
مضامین اور ڈیٹاسیٹس
لہذا، ایک سائنسی مضمون اس مرکزی خیال کے ارد گرد بنایا گیا ہے جسے محقق نے تجویز کیا ہے۔ یہ خیال کمپیوٹر سائنس میں ان کی شراکت ہے۔ مضمون کا آغاز خیال کی وضاحت سے ہوتا ہے، جسے چند جملوں میں ترتیب دیا گیا ہے۔ اس کے بعد ایک تعارف ہے جو مجوزہ جدت کی مدد سے حل کیے گئے مسائل کی حد کو بیان کرتا ہے۔ تفصیل اور تعارف عام طور پر سادہ زبان میں لکھا جاتا ہے جو کہ ایک وسیع سامعین کے لیے سمجھ میں آتا ہے۔ تعارف کے بعد، ریاضی کی زبان میں پیش کردہ مسائل کو باقاعدہ بنانا اور سخت اشارے متعارف کروانا ضروری ہے۔ پھر، متعارف کرائے گئے اشارے کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کو مجوزہ اختراع کے جوہر کا ایک واضح اور جامع بیان بنانا ہوگا، اور پچھلے، اسی طرح کے طریقوں سے فرق کی نشاندہی کرنا ہوگی۔ تمام نظریاتی بیانات کو یا تو پہلے مرتب کیے گئے شواہد کے حوالہ جات سے سپورٹ کیا جانا چاہیے، یا آزادانہ طور پر ثابت ہونا چاہیے۔ یہ کچھ مفروضوں کے ساتھ کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ اس کیس کا ثبوت دے سکتے ہیں جب تربیتی ڈیٹا کی لامحدود مقدار موجود ہو (واضح طور پر ناقابل حصول صورت حال) یا وہ ایک دوسرے سے مکمل طور پر آزاد ہوں۔ مضمون کے آخر میں، سائنسدان تجرباتی نتائج کے بارے میں بات کرتا ہے جو وہ حاصل کرنے میں کامیاب رہا۔
کانفرنس کے منتظمین کی طرف سے بھرتی کیے گئے جائزہ لینے والوں کے لیے کاغذ کو منظور کرنے کے زیادہ امکانات ہونے کے لیے، اس میں ایک یا زیادہ صفات کا ہونا ضروری ہے۔ ایک اہم عنصر جو منظوری کے امکانات کو بڑھاتا ہے وہ ہے مجوزہ خیال کی سائنسی نیاپن۔ اکثر، نیاپن پہلے سے موجود خیالات کے سلسلے میں تشخیص کیا جاتا ہے - اور اس کی تشخیص کا کام جائزہ لینے والے کی طرف سے نہیں کیا جاتا ہے، لیکن خود مضمون کے مصنف کی طرف سے کیا جاتا ہے. مثالی طور پر، مصنف کو موجودہ طریقوں کے بارے میں مضمون میں تفصیل سے بتانا چاہئے اور اگر ممکن ہو تو، انہیں اپنے طریقہ کار کے خاص کیس کے طور پر پیش کرنا چاہئے. اس طرح، سائنسدان ظاہر کرتا ہے کہ قبول شدہ نقطہ نظر ہمیشہ کام نہیں کرتے، کہ اس نے ان کو عام کیا اور ایک وسیع، زیادہ لچکدار اور اس لیے زیادہ موثر نظریاتی تشکیل کی تجویز پیش کی۔ اگر نیاپن ناقابل تردید ہے، تو بصورت دیگر مبصرین اس مضمون کی اتنی چست انداز میں تشخیص نہیں کرتے ہیں - مثال کے طور پر، وہ ناقص انگریزی پر آنکھیں بند کر سکتے ہیں۔
نیاپن کو تقویت دینے کے لیے، ایک یا زیادہ ڈیٹا سیٹس پر موجودہ طریقوں کے ساتھ موازنہ شامل کرنا مفید ہے۔ ان میں سے ہر ایک کو تعلیمی ماحول میں کھلا اور قبول کرنا چاہیے۔ مثال کے طور پر، موڈیفائیڈ نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف اسٹینڈرڈز اینڈ ٹیکنالوجی (MNIST) اور CIFAR (کینیڈین انسٹی ٹیوٹ فار ایڈوانسڈ ریسرچ) جیسے اداروں کے امیج نیٹ امیج ریپوزٹری اور ڈیٹا بیس موجود ہیں۔ مشکل یہ ہے کہ اس طرح کا "تعلیمی" ڈیٹاسیٹ اکثر مواد کے ڈھانچے میں حقیقی ڈیٹا سے مختلف ہوتا ہے جس سے انڈسٹری ڈیل کرتی ہے۔ مختلف ڈیٹا کا مطلب ہے مجوزہ طریقہ کے مختلف نتائج۔ سائنس دان جو جزوی طور پر انڈسٹری کے لیے کام کرتے ہیں وہ اس کو مدنظر رکھنے کی کوشش کرتے ہیں اور بعض اوقات ڈس کلیمر ڈالتے ہیں جیسے "ہمارے ڈیٹا پر نتیجہ فلاں اور فلاں ہے، لیکن عوامی ڈیٹاسیٹ پر - فلاں فلاں"۔
ایسا ہوتا ہے کہ مجوزہ طریقہ کھلے ڈیٹا بیس کے لیے مکمل طور پر "مطابق" ہے اور حقیقی ڈیٹا پر کام نہیں کرتا ہے۔ آپ نئے، زیادہ نمائندہ ڈیٹا سیٹس کو کھول کر اس عام مسئلے کا مقابلہ کر سکتے ہیں، لیکن اکثر ہم نجی مواد کے بارے میں بات کر رہے ہیں جسے کمپنیوں کو کھولنے کا حق نہیں ہے۔ کچھ معاملات میں، وہ ڈیٹا کی گمنامی (بعض اوقات پیچیدہ اور محنتی) انجام دیتے ہیں - وہ کسی بھی ایسے ٹکڑے کو ہٹا دیتے ہیں جو کسی مخصوص شخص کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، تصویروں میں چہروں اور نمبروں کو مٹا دیا جاتا ہے یا ناجائز بنا دیا جاتا ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا سیٹ کو نہ صرف ہر ایک کے لیے دستیاب ہو، بلکہ سائنس دانوں کے درمیان ایک ایسا معیار بننے کے لیے جس پر نظریات کا موازنہ کرنا آسان ہو، ضروری ہے کہ نہ صرف اسے شائع کیا جائے، بلکہ اس کے بارے میں ایک علیحدہ حوالہ دیا گیا مضمون بھی لکھا جائے۔ یہ اور اس کے فوائد.
یہ اس وقت بدتر ہوتا ہے جب زیر مطالعہ موضوع میں کوئی کھلا ڈیٹا سیٹ نہ ہو۔ پھر جائزہ لینے والا صرف عقیدے پر مصنف کے پیش کردہ نتائج کو قبول کرسکتا ہے۔ نظریاتی طور پر، مصنف ان کا بہت زیادہ اندازہ لگا سکتا ہے اور ان کا پتہ نہیں چل سکا، لیکن تعلیمی ماحول میں اس کا امکان نہیں ہے، کیونکہ یہ سائنس کی ترقی کے لیے سائنسدانوں کی اکثریت کی خواہش کے خلاف ہے۔
ایم ایل کے متعدد شعبوں میں، بشمول کمپیوٹر ویژن، مضامین کے ساتھ کوڈ (عام طور پر GitHub سے) کے لنکس کو منسلک کرنا بھی عام ہے۔ مضامین خود یا تو بہت کم کوڈ پر مشتمل ہیں یا pseudocode ہیں۔ اور یہاں، دوبارہ، مشکلات پیدا ہوتی ہیں اگر مضمون کسی کمپنی کے محقق نے لکھا ہو، نہ کہ یونیورسٹی سے۔ پہلے سے طے شدہ طور پر، کارپوریشن یا اسٹارٹ اپ میں لکھے گئے کوڈ پر NDA کا لیبل لگایا جاتا ہے۔ محققین اور ان کے ساتھیوں کو اندرونی اور یقینی طور پر بند ذخیروں سے بیان کیے جانے والے خیال سے متعلق کوڈ کو الگ کرنے کے لیے سخت محنت کرنی پڑتی ہے۔
اشاعت کا موقع بھی منتخب کردہ موضوع کی مطابقت پر منحصر ہے۔ مطابقت بڑی حد تک مصنوعات اور خدمات سے طے ہوتی ہے: اگر کوئی کارپوریشن یا سٹارٹ اپ کسی مضمون کے خیال کی بنیاد پر نئی سروس بنانے یا موجودہ سروس کو بہتر بنانے میں دلچسپی رکھتا ہے، تو یہ ایک پلس ہے۔
جیسا کہ پہلے ہی ذکر کیا گیا ہے، کمپیوٹر سائنس کے پیپر شاذ و نادر ہی اکیلے لکھے جاتے ہیں۔ لیکن ایک اصول کے طور پر، مصنفین میں سے ایک دوسروں کے مقابلے میں بہت زیادہ وقت اور کوشش خرچ کرتا ہے. سائنسی تخلیق میں ان کا تعاون سب سے بڑا ہے۔ مصنفین کی فہرست میں، ایسے شخص کو پہلے اشارہ کیا جاتا ہے - اور مستقبل میں، جب کسی مضمون کا حوالہ دیتے ہیں، تو وہ صرف اس کا ذکر کرسکتے ہیں (مثال کے طور پر، "Ivanov et al" - "Ivanov اور دیگر" کا لاطینی سے ترجمہ)۔ تاہم، دوسروں کی شراکتیں بھی انتہائی قیمتی ہیں - ورنہ مصنفین کی فہرست میں شامل ہونا ناممکن ہے۔
عمل کا جائزہ لیں۔
کاغذات عام طور پر کانفرنس سے کئی ماہ قبل قبول کیے جانے سے رک جاتے ہیں۔ ایک مضمون جمع کروانے کے بعد، جائزہ لینے والوں کے پاس اسے پڑھنے، جائزہ لینے اور اس پر تبصرہ کرنے کے لیے 3-5 ہفتے ہوتے ہیں۔ یہ سنگل بلائنڈ سسٹم کے مطابق ہوتا ہے، جب مصنفین کو جائزہ لینے والوں کے نام نظر نہیں آتے، یا ڈبل بلائنڈ، جب خود جائزہ لینے والے مصنفین کے نام نہیں دیکھتے۔ دوسرا آپشن زیادہ غیرجانبدار سمجھا جاتا ہے: کئی سائنسی مقالوں سے پتہ چلتا ہے کہ مصنف کی مقبولیت جائزہ لینے والے کے فیصلے کو متاثر کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، وہ اس بات پر غور کر سکتا ہے کہ پہلے سے شائع شدہ مضامین کی ایک بڑی تعداد کے ساتھ ایک سائنسدان اعلی درجہ بندی کے قابل ترجیح ہے۔
مزید برآں، ڈبل بلائنڈ کے معاملے میں بھی، جائزہ لینے والا شاید مصنف کا اندازہ لگائے گا اگر وہ اسی شعبے میں کام کرتے ہیں۔ اس کے علاوہ، جائزہ لینے کے وقت، مضمون پہلے سے ہی سائنسی مقالوں کا سب سے بڑا ذخیرہ arXiv ڈیٹا بیس میں شائع ہو سکتا ہے۔ کانفرنس کے منتظمین اس کی ممانعت نہیں کرتے ہیں، لیکن وہ arXiv کی اشاعتوں میں ایک مختلف عنوان اور ایک مختلف خلاصہ استعمال کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ لیکن اگر مضمون وہاں پوسٹ کیا گیا تو پھر بھی اسے تلاش کرنا مشکل نہیں ہوگا۔
ہمیشہ ایک مضمون کا جائزہ لینے والے متعدد جائزہ کار ہوتے ہیں۔ ان میں سے ایک کو میٹا جائزہ لینے والے کا کردار تفویض کیا گیا ہے، جسے صرف اپنے ساتھیوں کے فیصلوں کا جائزہ لینا اور حتمی فیصلہ کرنا چاہیے۔ اگر جائزہ لینے والے مضمون پر متفق نہیں ہیں، تو میٹا جائزہ لینے والا اسے مکمل طور پر پڑھ سکتا ہے۔
بعض اوقات، درجہ بندی اور تبصروں کا جائزہ لینے کے بعد، مصنف کو جائزہ لینے والے کے ساتھ بحث کرنے کا موقع ملتا ہے۔ یہاں تک کہ اسے اپنا فیصلہ بدلنے پر راضی کرنے کا موقع بھی موجود ہے (تاہم، ایسا نظام تمام کانفرنسوں کے لیے کام نہیں کرتا، اور فیصلے پر سنجیدگی سے اثر انداز ہونا بھی کم ممکن ہے)۔ بحث میں، آپ دوسرے سائنسی کاموں کا حوالہ نہیں دے سکتے، ماسوائے ان کے جو مضمون میں پہلے ہی حوالہ دے چکے ہیں۔ آپ مضمون کے مواد کو بہتر طور پر سمجھنے میں جائزہ لینے والے کی صرف "مدد" کر سکتے ہیں۔
کانفرنسیں اور جرائد
کمپیوٹر سائنس کے مضامین اکثر سائنسی جرائد کے مقابلے کانفرنسوں میں جمع کیے جاتے ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ جرنل پبلیکیشنز میں ایسے تقاضے ہوتے ہیں جن کو پورا کرنا زیادہ مشکل ہوتا ہے، اور ہم مرتبہ جائزہ لینے کے عمل میں مہینوں یا سال بھی لگ سکتے ہیں۔ کمپیوٹر سائنس ایک بہت تیزی سے آگے بڑھنے والا شعبہ ہے، اس لیے مصنفین عام طور پر اشاعت کے لیے اتنا انتظار کرنے کو تیار نہیں ہوتے۔ تاہم، ایک مضمون جو پہلے ہی کانفرنس کے لیے قبول کیا جا چکا ہے، اس کے بعد اس کی تکمیل کی جا سکتی ہے (مثال کے طور پر، مزید تفصیلی نتائج پیش کر کے) اور ایسے جریدے میں شائع کیا جا سکتا ہے جہاں جگہ کی پابندیاں اتنی سخت نہ ہوں۔
کانفرنس میں تقریبات
کانفرنس میں منظور شدہ مضامین کے مصنفین کی موجودگی کا فارمیٹ جائزہ لینے والوں کے ذریعے طے کیا جاتا ہے۔ اگر مضمون کو سبز روشنی دی جاتی ہے، تو آپ کو اکثر پوسٹر اسٹینڈ مختص کیا جاتا ہے۔ پوسٹر ایک جامد سلائیڈ ہے جس میں مضمون اور عکاسیوں کا خلاصہ ہوتا ہے۔ کچھ کانفرنس روم پوسٹر اسٹینڈز کی لمبی قطاروں سے بھرے ہوئے ہیں۔ مصنف اپنے وقت کا ایک اہم حصہ اپنے پوسٹر کے قریب گزارتا ہے، اس مضمون میں دلچسپی رکھنے والے سائنسدانوں سے بات چیت کرتا ہے۔
حصہ لینے کے لیے ایک قدرے زیادہ باوقار آپشن ایک بجلی کی بات ہے۔ اگر جائزہ لینے والے مضمون کو فوری رپورٹ کے قابل سمجھتے ہیں، تو مصنف کو وسیع سامعین سے بات کرنے کے لیے تقریباً تین منٹ کا وقت دیا جاتا ہے۔ ایک طرف، بجلی کی چمک والی گفتگو آپ کے خیال کے بارے میں نہ صرف ان لوگوں کو بتانے کا ایک اچھا موقع ہے جو اپنی ہی پہل پر پوسٹر میں دلچسپی لینے لگے۔ دوسری طرف، فعال پوسٹر دیکھنے والے ہال میں اوسط سننے والوں کے مقابلے میں آپ کے مخصوص موضوع میں زیادہ تیار اور زیادہ ڈوبے ہوئے ہیں۔ لہذا، ایک فوری رپورٹ میں، آپ کو لوگوں کو تازہ ترین لانے کے لیے ابھی بھی وقت درکار ہے۔
عام طور پر، اپنی بجلی کی گفتگو کے اختتام پر، مصنفین پوسٹر نمبر کا نام دیتے ہیں تاکہ سامعین اسے تلاش کر سکیں اور مضمون کو بہتر طور پر سمجھ سکیں۔
آخری، سب سے باوقار آپشن ایک پوسٹر کے علاوہ خیال کی ایک مکمل پیشکش ہے، جب کہانی سنانے کے لیے جلدی کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
لیکن یقیناً، سائنس دان - منظور شدہ مضامین کے مصنفین سمیت - اگلی کانفرنس میں نہ صرف دکھاوے کے لیے آتے ہیں۔ سب سے پہلے، وہ واضح وجوہات کی بناء پر اپنے فیلڈ سے متعلق پوسٹرز تلاش کرتے ہیں۔ اور دوسرا یہ کہ ان کے لیے یہ ضروری ہے کہ وہ مستقبل میں مشترکہ علمی کام کے مقصد کے لیے اپنے رابطوں کی فہرست کو وسعت دیں۔ یہ شکار نہیں ہے - یا، کم از کم، اس کا پہلا مرحلہ، جس کے بعد کم از کم ایک یا زیادہ مضامین پر خیالات، پیشرفت اور مشترکہ کام کا باہمی فائدہ مند تبادلہ ہوتا ہے۔
ایک ہی وقت میں، فارغ وقت کی مکمل کمی کی وجہ سے ایک اعلیٰ کانفرنس میں پیداواری نیٹ ورکنگ مشکل ہے۔ اگر، پورے دن پریزنٹیشنز اور پوسٹرز پر بحث میں گزارنے کے بعد، سائنسدان نے اپنی طاقت برقرار رکھی ہے اور پہلے ہی جیٹ لیگ پر قابو پا لیا ہے، تو وہ بہت سی پارٹیوں میں سے ایک میں جاتا ہے۔ ان کی میزبانی کارپوریشنز کرتی ہیں - نتیجے کے طور پر، پارٹیوں میں اکثر شکاری کردار ہوتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، بہت سے مہمان ان کا استعمال بالکل بھی نئی نوکری تلاش کرنے کے لیے نہیں کرتے، بلکہ، دوبارہ، نیٹ ورکنگ کے لیے کرتے ہیں۔ شام کو مزید رپورٹس اور پوسٹرز نہیں ہیں - جس ماہر میں آپ کی دلچسپی ہے اسے "پکڑنا" آسان ہے۔
خیال سے پیداوار تک
کمپیوٹر سائنس ان چند صنعتوں میں سے ایک ہے جہاں کارپوریشنز اور اسٹارٹ اپس کے مفادات تعلیمی ماحول سے مضبوطی سے جڑے ہوئے ہیں۔ NIPS، ICML اور اسی طرح کی دیگر کانفرنسیں نہ صرف یونیورسٹیوں بلکہ صنعت سے بھی بہت سے لوگوں کو راغب کرتی ہیں۔ یہ کمپیوٹر سائنس کے شعبے کے لیے عام ہے، لیکن زیادہ تر دیگر علوم کے لیے اس کے برعکس ہے۔
دوسری طرف، مضامین میں پیش کیے گئے تمام خیالات فوری طور پر خدمات کی تخلیق یا بہتری کی طرف نہیں جاتے ہیں۔ یہاں تک کہ ایک کمپنی کے اندر، ایک محقق سروس کے ساتھیوں کو ایک ایسا خیال پیش کر سکتا ہے جو سائنسی معیارات کے مطابق پیش رفت ہو اور اسے متعدد وجوہات کی بنا پر اس پر عمل درآمد کرنے سے انکار کر دیا جائے۔ ان میں سے ایک کا یہاں پہلے ہی ذکر کیا جا چکا ہے - یہ اس "تعلیمی" ڈیٹا سیٹ کے درمیان فرق ہے جس پر مضمون لکھا گیا تھا اور اصلی ڈیٹا سیٹ۔ اس کے علاوہ، کسی آئیڈیا کے نفاذ میں تاخیر ہو سکتی ہے، وسائل کی ایک بڑی مقدار درکار ہو سکتی ہے، یا دیگر میٹرکس کو بگڑنے کی قیمت پر صرف ایک اشارے کو بہتر کرنا ہو سکتا ہے۔
صورتحال اس حقیقت سے بچ گئی ہے کہ بہت سے ڈویلپر خود تھوڑا سا محقق ہیں۔ وہ کانفرنسوں میں شرکت کرتے ہیں، ماہرین تعلیم کے ساتھ ایک ہی زبان بولتے ہیں، خیالات پیش کرتے ہیں، بعض اوقات مضامین کی تخلیق میں حصہ لیتے ہیں (مثال کے طور پر کوڈ لکھتے ہیں)، یا خود مصنف کے طور پر کام کرتے ہیں۔ اگر کوئی ڈویلپر تعلیمی عمل میں ڈوبا ہوا ہے، تحقیق کے شعبے میں جو کچھ ہو رہا ہے اس کی پیروی کرتا ہے، ایک لفظ میں - اگر وہ سائنس دانوں کے خلاف جوابی حرکت کا مظاہرہ کرتا ہے، تو سائنسی نظریات کو نئی خدمت کی صلاحیتوں میں بدلنے کا چکر مختصر ہو جاتا ہے۔
ہم تمام نوجوان محققین کو ان کے کام میں اچھی قسمت اور عظیم کامیابیوں کی خواہش کرتے ہیں۔ اگر اس پوسٹ نے آپ کو کوئی نئی بات نہیں بتائی، تو ہو سکتا ہے آپ پہلے ہی کسی اعلیٰ کانفرنس میں شائع کر چکے ہوں۔ کے لیے رجسٹر کریں۔ اپنے آپ کو اور سائنسی نگرانوں کو نامزد کریں۔
ماخذ: www.habr.com